跟華為雲一起，做未來城市的解謎人_風聞

最近《長安十二時辰》大火，其中有個設定非常引人注目。靖安司掌握的兩件利器：望樓和大案牘術。網友們紛紛評價這就是唐朝的物聯網和大數據技術。手握這兩項前沿技術，主角們變成了長安城的解謎人。

一千三百年過去，城市本身變得更加的立體和複雜，讓人們更加難以窺見其全貌。在這個雲與AI的時代，新技術提供了更多的認知通道，正在讓普通人也可以成為未來城市的締造者。

近日，由深圳市政務服務數據管理局、坪山區政府和前海深港現代服務業合作區管理局共同主辦的“華為雲杯”2019深圳開放數據應用創新大賽正式啓動。這次大賽以“數聚粵港澳，智匯大灣區”為主題，面向全國的高等院校、專業研究機構、數據分析公司、開發者等參賽選手，設置了數據創意賽、數據分析賽、數據治理賽、坪山民生訴求分析賽、坪山視頻分析賽五大賽道。很明顯，這項賽事以獨特的方式向廣大AI開發者開放了深圳這座偉大城市的另一面：通過“雲+數據+AI”，開發者們可以在華為雲的協助與使能下，成為深圳的解謎人。

今天我們可以把視角更集中，聚焦在這次比賽的一道賽題。管中窺豹地探究一下，城市、AI開發者，與華為雲之間，如何搭建屬於未來的產業生態。

城市，一張永恆的“智能”試卷

城市，是人類最偉大的藝術品，也是文明所豢養出的最恐怖的巨獸。

某種程度上來説，城市就像一張人類給自己頒發的試卷。當時針撥到21世紀，如果我們從ICT技術的角度去看待一座城市，會發現高速發展的城市，給我們留下了許多亟待解決的新問題。比如説：

1、現代都市的問題複雜而多元，很多市政工作已經無法依靠單純人力來解決，把AI引入城市管理勢在必行。但是AI如何進入城市，如何成為城市的一部分，誰來推動這項變革，今天一系列的問題才剛剛開始。

2、城市每時每刻都在產生海量數據。這些數據是資源，同時也是挑戰。如何應用這些數據，既是一個難題，也是一種新時代的藝術。

3、城市是一張藴藏着無數創業機會的尋寶圖。行業中有個説法，智慧城市基本就可以容納今天所有的科技手段。如何圍繞未來城市的發展機遇建設產業鏈，搭建產業生態，這也是今天政企各界必須面對的問題。

這些問題如影隨形，城市從來沒有停下前行的腳步。可以看出，通過本次大賽，深圳這座智慧城市發展的前沿陣地，又邁出了新的腳步，吸引AI世界的“準開發者們”，通過“AI+雲”的創新科技，探究解答以深圳為代表的城市發出的這張數據解謎試卷。

一道賽題，開啓城市治理與AI結合的新篇章

在本次2019深圳開放數據應用創新大賽的五大賽道中，數據分析賽是唯一將AI技術與城市問題的實際相結合設計的，分為三個方向：“交通流量預測”、“水質高光譜污染物分析”和“貨櫃車到港預測分析”。參賽者基於深圳市政府開放的真實數據，使用華為雲ModelArts平台進行作品開發，最終提交具體方向的整體解決方案和數據分析模型算法。

我們知道，一座城市的效率與居住體驗，核心指標就是交通效率。交通效率也直接制約着城市的物流、商業、醫療、基礎建設等方方面面的發展。在城市人口爆炸與交通用地有限的前提下，如何提升交通通過率成為城市治理的頭號難題。在人口不會縮減、道路難以改造的現實下，有一個變量卻可以在低成本前提下極大提升交通效率，那就是紅綠燈。

在傳統意義上，紅綠燈的時間長短是固定不變的。然而車流作為一種隨時變化的城市數據，其實應該用實時調整的方式，根據車流長度與通過效率來智能化配置紅綠燈時長。那麼到底用何種方式來統籌城市攝像頭、紅綠燈以及後端的智能系統呢？這就是關乎城市未來的AI智慧，也是“交通流量預測”這道賽題所比拼的內容。根據深圳市提供的城市交通數據，選手可以自由發揮創意，構造算法，來豐富紅綠燈的智慧，並最終根據選手所提交模型算法所帶來的交通改善效果一決高下。

其實從2008年IBM提出智慧地球以來，用AI技術進行車流車輛識別，車輛與路口狀況運算，從而自動化智能化制動紅綠燈與交通閘口的技術解決方案層出不窮。從IBM、谷歌、微軟等國際科技巨頭，到華為、BAT等中國科技公司，都積極投入這個領域。在學術界也形成了智能交通、城市計算等新型學科。

但由於AI交通涉及大量城市數據，以及嚴密的工程化體系，這個領域很難獲得普通開發者的參與。而這次大賽，在華為雲的技術支持與使能下，普通開發者有機會獲得探索“AI+交通流量預測”這個城市治理，關鍵前沿領域的准入證。

基於“極快至簡”的華為雲ModelArts開發平台，在我看來，參加本次大賽，對於選手來説，具備如下三個意義：

1、使能普通開發者，探索解決城市問題的突破口

如上文所述，從技術邏輯上來看，AI是未來城市發展的必備品與通用工具。以交通流量預測為例，AI技術可以對城市交通調節、紅綠燈控制、路口調節等領域產生無法替代的作用。而由於交通流量預測與調節領域，涉及從圖像識別、多元數據並聯與推理，再到智能判斷等系列技術，可以容納非常多的優秀想法與創意閃光點。這次大賽，相當於華為雲將技術基礎問題解決後，讓開發者可以專注於AI模型的開發，不用過多關注基礎技術問題，真正把大眾開發者引入了城市這個廣闊的智能化空間。

2、前沿工具的實戰訓練營

我們注意到，在數據分析賽中，有一個關鍵要素是華為雲打造的AI開發平台ModelArts。相比於其他業界開發平台與開發工具集，ModelArts的特點是從誕生之日起就面向產業場景與開發者實戰，以“上手快、訓練快、上線快”，可以大幅降低開發門檻而著稱。今年3月，斯坦福大學發佈的DAWNBench榜單，ModelArts獲得了圖像識別總訓練時間及推理性能榜單雙料世界冠軍，在雲廬科技、保護雨林的案例中，都可見其“快”的特質已經得到了業內認可。

回到這次大賽本身，ModelArts能夠提供海量數據預處理及半自動化標註、大規模分佈式訓練、自動化模型生產，以及端-邊-雲模型按需部署能力。這些能力將幫助參賽者專注於創新的部分，不用面對“重新發明輪子”的尷尬與困難。快速創建和部署自己的AI模型。

目前ModelArts在交通層面已經證明了自身價值，5月，華為雲與天津生態城合作打造的城市智能體，切實達成了整個區域聯動，極大提高了該地區的交通效率。在這樣的重型武裝護送下，開發者可以放心地讓大腦起飛。

3、真實城市數據的機會與挑戰

對於開發者來説，本次數據分析賽中，一個引人注目的特點是使用了深圳市的真實數據。針對本次大賽，深圳市政府數據開放平台在數據脱敏後，開放了民生實事、道路交通、城市建設、公共安全、經濟發展等14個領域1095項1.4億條數據。這些數據來源真實、質量非常高，能讓開發者在平時難以觸及的領域挑戰一線任務。在真實數據下，開發者將要面對的情況是與仿真模擬環境中非常不同的。比如在交通流量預測中，天氣、重大城市活動、節假日，甚至一次商場促銷等因素都會帶來城市交通流量異常變化。在真實數據的實戰中，參賽者將面對更復雜的挑戰，同時也能獲得最大程度貼近產業實戰的機會。

編織城市解謎鐵三角，向更遠的產業生態出發

作為本次大賽的承辦方，華為雲切實的參與到了這場大賽的方方面面，從賽題設計、數據準備、平台與工具開放，再到選手交流培養，項目審核等全流程。

這次大賽不僅是選手們的一個舞台，恰好也是華為雲在拆除AI門檻，以賽代訓,推動構建AI開發者生態，踐行“AI普惠”的一個舞台。

今天,隨着AI、雲、大數據等創新技術的發展，逐步落地產業，城市走向更加智能，成為必然趨勢。正在整個“智能城市生態”構建過程中，科技企業、廣大開發者、城市主體，三者正在構成新的城市解謎鐵三角，三者互相依存，互相影響，推動着整個城市快速步入智能化。

（注：7月13日，華為雲將在深圳坪山區創新廣場組織線下的大數據與人工智能訓練營，提供關於ModelArts開發工具的培訓以及對數據分析賽賽題進行深入解讀，期待各位城市解謎人的加入。）